Inteligencia Artificial

Transcripción

1 PLANIFICACIÓN 2012 Inteligencia Artificial INFORMACIÓN GENERAL Carrera Ingeniería en Informática Departamento Informática Plan de Estudios Plan 2006 Carácter Cuatrimestral Equipo Docente SIIO WEB DE LA ASIGNAURA Docente Responsable Georgina Silvia Stegmayer Carga Horaria Carga Horaria Cuatrimestral EORÍA PRÁCICA Formación Experimental Resolución de Problemas Resolución de Problemas de Ingeniería Proyectos y diseños de procesos CONSULAS Y ORAS ACIVIDADES EVALUACIONES 60 hs 24 hs 0 hs 16 hs 8 hs 0 hs 12 hs 0 hs CONENIDOS MÍNIMOS DE LA ASIGNAURA UNIDAD 1 - INRODUCCION: Qué es Inteligencia Artificial (IA). Su relación con otras disciplinas. IA simbólica y no simbólica. El enfoque del agente racional. Herramientas y técnicas provistas por el área de IA: una breve reseña. La IA hoy en día. Aplicaciones. UNIDAD 2- AGENES: Agentes. Concepto de agente racional inteligente. Distintos tipos y arquitecturas de agente, de complejidad creciente. El agente y su ambiente. Autonomía. Aprendizaje: supervisado, no-supervisado y por refuerzo. UNIDAD 3 BUSQUEDA: Resolución de problemas con búsqueda. Formulación del problema. Estrategias de busqueda ciega o no informadas. Estrategias de búsqueda con información. Complejidad temporal y espacial, completitud y optimalidad. Agentes que utilizan búsqueda para resolver problemas. UNIDAD 4 - RRESENACION DEL CONOCIMIENO: Redes semánticas y Marcos. Lógica proposicional: sintaxis, semántica e inferencia. Lógica de primer orden: sintaxis, semántica, cuantificadores y conectores. Inferencia en la lógica de primer orden. Página 1 de 10

2 UNIDAD 5 - PLANIFICACION: Resolución de problemas mediante planeamiento. Representación de conocimiento para planeamiento. Lenguaje para los problemas de planificación: operadores SRIPS. Planificación con ordenamiento parcial (POP). Agentes que planifican. UNIDAD 6 CONSRUCCIÓN DE BASES DE CONOCIMIENO: Propiedades de una base de conocimiento. Cálculo situacional. Sistemas expertos. Sistemas de producción con encadenamiento hacia adelante. Agentes que utilizan inferencia para resolver problemas. OBJEIVOS DE LA ASIGNAURA Objetivo general: El objetivo de la materia es introducir al alumno en el estudio de la Inteligencia Artificial (IA) y el desarrollo de sistemas basados en conocimiento. Para ello se desarrollan temas clásicos del área, como ser: búsqueda y planificación, representación del conocimiento (predicados de primer orden y reglas de producción), razonamiento y aprendizaje. Además se pretende que el futuro ingeniero adquiera las metodologías de representación y resolución de problemas desarrolladas en IA para ser empleadas en el abordaje de los problemas que se presentarán en su actividad profesional. Objetivos específicos: Que el alumno: Conozca cuáles son los tipos de problemáticas estudiadas en el área de Inteligencia Artificial. Conozca y sepa aplicar los principios fundamentales y técnicas básicas de los sistemas inteligentes y su aplicación práctica. Sepa diseñar e implementar agentes sencillos para la resolución de problemas. Sea capaz de representar y resolver problemas de búsqueda y planeamiento de mediana complejidad. Sea capaz de aplicar técnicas para representación del conocimiento de diversos tipos de dominios. Sea capaz de resolver problemas con iniciativa, toma de decisiones, autonomía y creatividad. CONOCIMIENOS ESPECÍFICOS PREVIOS PARA CURSAR LA ASIGNAURA Programación MEODOLOGÍA DE ENSEÑANZA Guía de planificación (unidad 5): enunciados de problemas de planificación típicos en IA: planificación de las acciones de un robot, el problema del mono y las bananas, la anomalía de Sussman, etc Guía de cálculo situacional (unidad 6): enunciados que le permitan al alumno poder modelar un dominio usando cálculo situacional, para poder definir axiomas de estado sucesor, reglas diagnósticas y causales, acciones y ranking de acciones. Guía de sistemas de producciones (unidad 6): representación del conocimiento de distintos dominios con lógica de primer orden y reglas de producción, utilizando encadenamiento hacia adelante. Los ejercicios de cada guía se resuelven en las horas de práctica y se publica la correspondiente guía resuelta en el sitio web de la cátedra a la semana siguiente. Se propone al final de cada una un ejercicio Página 2 de 10

3 sin respuesta (del estilo de los ejercicios que se toman en examen) para que el alumno que se sienta motivado a resolverlo, presente su propuesta en la siguiente clase de práctica para discutir su solución. Los alumnos deberán resolver dos (2) trabajos prácticos a lo largo del cuatrimestre, aplicando e implementando las técnicas vistas en clase. Los Ps son integradores de los temas teóricos vistos en la cátedra. Se presenta un mismo problema a solucionar, con un mismo tipo de agente inteligente, pero implementado con diferentes enfoques según las técnicas de resolución de problemas de IA vistas en clase. Cada trabajo práctico se presenta con un coloquio en donde el alumno debe demostrar cómo el agente que desarrolló resuelve el problema planteado por los profesores. PROGRAMA ANALÍICO ítulo: UNIDAD 1 - INRODUCCION Qué es Inteligencia Artificial (IA). Su relación con otras disciplinas. Herramientas y técnicas provistas por el área de IA: una breve reseña. Otros enfoques y tecnologías empleados como soportes en la toma de decisiones. ítulo: ítulo: ítulo: UNIDAD 2- ENFOQUE BASADO EN AGENES Concepto de Agente Inteligente. Distintos tipos de agente, de complejidad creciente: Agente reflejo simple; Agente reflejo con estado interno; Agente basado en meta; Agente basado en utilidad; Agente que resuelve problemas. El agente y su ambiente. Programa del agente. UNIDAD 3 RESOLUCIÓN DE PROBLEMAS CON BUSQUEDA Formulación de un problema de bpusqueda. Estrategias de búsqueda ciega o no informadas. Estrategias de búsqueda con información. Complejidad temporal y espacial, completitud y optimalidad. UNIDAD 4 - RRESENACION DEL CONOCIMIENO Redes semánticas y "Frames". Lógica proposicional: sintaxis, semántica e inferencia. Lógica de primer orden: sintaxis, semántica, cuantificadores y conectores. Inferencia en la lógica de primer orden. ítulo: ítulo: UNIDAD 5 - RESOLUCIÓN DE PROBLEMAS CON PLANIFICACION Representación de conocimiento para planeamiento. Lenguaje para los problemas de planificación: operadores SRIPS. Planificación con ordenamiento parcial (POP). UNIDAD 6 CONSRUCCIÓN DE BASES DE CONOCIMIENO Propiedades de una base de conocimiento. Cálculo situacional. Sistemas de producción con encadenamiento hacia adelante. Agentes que utilizan inferencia para resolver problemas. BIBLIOGRAFÍA BÁSICA ítulo: Inteligencia Artificial. Un enfoque moderno Autores: Russell, S. & Norvig, P. ISBN: Editorial: Prentice Hall Página 3 de 10

4 Formato: Descripción: Selección de Páginas: Russell, S. & Norvig, P. Inteligencia Artificial. Un enfoque moderno. Segunda edición Prentice Hall (2003). Capítulos: 1, 2, 3, 4.1, 4.2, 7, 8, 9.1, 9.2, 9.3, 9.4, 10, 11.1, 11.2, N. Nilsson. Inteligencia Artificial. Una nueva síntesis. Mc Graw Hill (2001). E. Rich. "Inteligencia Artificial. 2da. Edición", McGraw-Hill (1994). Patrick H. Winston. "Artificial Intelligence", Addison-Wesley (1993). Roa, J. Gutiérrez, M. Stegmayer, G. FAIA: Framework para la enseñanza de agentes en IA Revista Iberoamericana de Informática Educativa, IE comunicaciones. Vol:8 pag (2008). ISSN: Apuntes y transparencias de cátedra Capítulos: 1, 2, 3, 4.1, 4.2, 7, 8, 9.1, 9.2, 9.3, 9.4, 10, 11.1, 11.2, BIBLIOGRAFÍA COMPLEMENARIA No se ha carga bibliografía complementaria para esta asignatura. CRONOGRAMA DE ACIVIDADES Actividad: Presentación de la materia Semana: 1 Actividad: Unidad I Introducción a IA y Unidad 2 - Agentes Semana: 2 Actividad: Unidad 2- Agentes Semana: 2 Página 4 de 10

5 Actividad: Unidad 2- Práctica de Agentes Semana: 3 Actividad: Unidad 2- Práctica de Agentes Semana: 3 Actividad: Unidad 3- Búsqueda no informada Semana: 4 Actividad: Unidad 3- Práctica de Búsqueda no informada Semana: 4 Actividad: Unidad 3- Búsqueda con información Semana: 5 Actividad: Unidad 3- Práctica de Búsqueda con información Semana: 5 Página 5 de 10

6 Actividad: Unidad 4- Representación del conocimiento Semana: 6 Actividad: Unidad 4- Práctica de Representación del conocimiento Semana: 6 Actividad: PARCIAL 1 Semana: 7 Actividad: Unidades 1 a 4 Semana: 8 C Actividad: P1: presentación y Coloquio Semana: 9 PI Actividad: Unidad 5- Planificación Semana: 10 Página 6 de 10

7 Actividad: Unidad 5- Práctica de Planificación Semana: 10 Actividad: Unidad 6- Bases de conocimiento Semana: 11 Actividad: Unidad 6- práctica de Bases de conocimiento Semana: 11 Actividad: Unidad 6- Bases de conocimiento Semana: 12 Actividad: Unidad 6- práctica de Bases de conocimiento Semana: 12 Actividad: Unidades 1 a 6 Semana: 13 C Página 7 de 10

8 Actividad: PARCIAL 2 Semana: 14 O Descripción: Examen parcial Actividad: Recuperatorio del parcial Semana: 15 O Descripción: Recuperatorio del parcial. Actividad: P2: entrega y coloquio Semana: 16 PI REQUERIMIENOS DE LA ASIGNAURA Detallar cuanto sea necesario para que los alumnos no tengan dudas sobre cada uno de estos requerimientos: Para Regularizar: En lo relativo a conocimientos previos, la asignatura requiere de una buena preparación en programación (Fundamentos de Programación, Programación Orientada a Objetos, Algoritmos y Estructuras de Datos) para la implementación computacional de los algoritmos y estrategias enseñados en clase, conocimiento mínimos de lógica y de eoría de la Computación. Para poder cursarla, el requisito formal es tener el 5to cuatrimestre aprobado. El alumno queda regular cuando cumple con todos los siguientes requisitos: aprobación de 2 (dos) trabajos prácticos grupales; aprobación de 2 (dos) coloquios orales grupales de defensa de cada trabajo práctico; Página 8 de 10

9 aprobación de 2 (dos) parciales escritos individuales con más del 60%, cada uno de los cuales posee una única instancia recuperatoria Para Promocionar: Los exámenes finales serán individuales, escritos y se dividirán en: Parte 1 Evaluación de práctica: examen a libro abierto. Se formularán problemas que involuc deberán ser resueltos en un plazo de 2 horas. Durante el examen el alumno podrá consultar Parte 2 Evaluación de teoría: examen a libro cerrado, involucrando varios temas de la asigna plazo de 1 hora. Para la promoción de la asignatura se consideran todas las instancias de evaluación durante parciales), contemplando las siguientes condiciones: Promoción completa: para todos aquellos alumnos que tengan un puntaje igual o superior al únicamente) y un puntaje igual o superior al 80% en cada uno de los dos trabajos prácticos. E Promoción de práctica: para aquellos alumnos que aprueben los dos trabajos prácticos con u al 80%, y dos parciales teórico-prácticos con un puntaje igual o superior al 60% y menor al 80 se rinde sólo la Parte 2 (evaluación de teoría). Alumno libre: alcanza menos del 60% en las evaluaciones durante el cursado. Rinde el exam previamente los dos Ps. Cada parcial tendrá una instancia recuperatoria para aquellos alumnos que no logren el 60% Estas instancias recuperatorias no serán tenida en cuenta para la promoción de la asignatura EXAMEN FINAL Para Alumnos Regulares: Los exámenes finales serán individuales, escritos y se dividirán en: Parte 1 Evaluación de práctica: examen a libro abierto. Se formularán problemas que involucren varios temas de la asignatura y deberán ser resueltos en un plazo de 2 horas. Durante el examen el alumno podrá consultar toda la bibliografía con la que cuente. Parte 2 Evaluación de teoría: examen a libro cerrado, involucrando varios temas de la asignatura que deberán ser resueltos en un plazo de 1 hora. Para Alumnos Libres: Examen final para alumno libre: examen escrito, teórico-práctico, individual, cubriendo todos los temas dictados en la materia. Consiste en tres situaciones problemáticas para resolver de forma práctica (a carpeta abierta), y cinco preguntas teóricas para desarrollar (a carpeta cerrada). Además, el alumno que rinde en la condición libre debe presentar y Página 9 de 10

10 Powered by CPDF ( EVALUACIONES PARCIALES defender mediante un coloquio oral, dos horas antes del antes del examen final, dos trabajos prácticos de resolución de problemas con técnicas de IA y su correspondiente implementación computacional. Fecha: ítulo: Parcial emas / Descripción: Unidades 1 a 6 RABAJOS PRÁCICOS Fecha: ítulo: P1 emas / Descripción: Unidades 1 a 3. Fecha: ítulo: P2 emas / Descripción: Unidades 4 a 6. INFORMACIÓN COMPLEMENARIA No se ha ingresado información complementaria para esta asignatura Página 10 de 10